Learning Analytics におけるオープンソースソフトウェアの活⽤

データレイクの導⼊〜九州⼯業⼤学におけるデータ共有の仕組み〜
AXIES 2023 オープンソース技術部会
九州⼯業⼤学 学習教育センター[教授] [副センター⻑] [教学IR⽀援グループ⻑]
⼤⽯ 哲也

⾃⼰紹介
• 1998年4⽉〜2002年3⽉卒業 学⼠（⼯学）学⼠• 九州⼤学 ⼯学部 電気情報⼯学科• 2002年4⽉〜2004年3⽉修了 修⼠（⼯学）修⼠• 九州⼤学 ⼤学院 システム情報科学府 知能システム学専攻 修⼠課程
• 2004年4⽉〜2006年3⽉

⺠間2023/12/15• 株式会社NTTデータ九州

AXIES2023 オープンソース技術部会

2

⾃⼰紹介
• 2006年4⽉〜2009年3⽉単位修得の上退学
博⼠後期• 九州⼤学 ⼤学院 システム情報科学府 知能システム学専攻 博⼠後期課程• 2009年4⽉〜2013年3⽉ ※2010年2⽉23⽇博⼠（⼯学）取得

ポスドク• 九州⼤学 システム情報科学研究科等• 2013年4⽉〜2016年3⽉

IR2023/12/15• 九州⼤学 ⼤学評価情報室 助教

AXIES2023 オープンソース技術部会

3

⾃⼰紹介
• 2016年4⽉〜2017年3⽉
情報処理• 産業技術⼤学院⼤学 特任准教授• 2017年4⽉〜2021年12⽉

IR• 東京⼯業⼤学 情報活⽤IR室 特任准教授• 2022年1⽉〜 ※2022年4⽉以降 副センター⻑

IR

2023/12/15• 九州⼯業⼤学 学習教育センター 教授

AXIES2023 オープンソース技術部会4

概要
九州⼯業⼤学のIR （Institutional Research）○2022年度
Ø学習教育センターに教学IR⽀援グループを設置→ IRの強化Ø種々のシステムにおいてデータを保持→ データ収集・蓄積の基盤がない→ データレイクの必要性
2023/12/15

AXIES2023 オープンソース技術部会

5

⾔葉の説明データレイク
構造化/⾮構造化データやバイナリ等のファイル含めたデータを⼀元的に格納するデータリポジトリ→ とにかくデータを溜め込む場所
出典: フリー百科事典『ウィキペディア』
2023/12/15

AXIES2023 オープンソース技術部会

6

概要
九州⼯業⼤学のIR （Institutional Research）（続き）○2023年度
Øデータレイクを導⼊→ オープンソースのNextcloudを使⽤
本発表
Øデータレイク導⼊の背景
Øデータレイクの運⽤⽅法
2023/12/15

AXIES2023 オープンソース技術部会

7九州⼯業⼤学

３キャンパス
2学部 3⼤学院

福岡県※学⽣数は、2023/6/1 現在

北九州市

⼾畑キャンパス

学⽣数：3,040名⼯学部 / ⼤学院⼯学府
飯塚市

福岡市

若松キャンパス

学⽣数：

400名

⼤学院⽣命体⼯学研究科
久留⽶市

飯塚キャンパス

学⽣数：2,369名情報⼯学部 / ⼤学院情報⼯学府
https://www.kyutech.ac.jp/information/number-student.html
2023/12/15

AXIES2023 オープンソース技術部会

8学習教育センターの組織図（2022年4⽉〜）
教育⾼度化本部
学習教育センター■教育活動及び学習環境の改善に関する取組を⽀援。
■教学IRをはじめとする各種データの分析、活⽤機能を⾼め、教育の質保証を図る。

教学IR⽀援Gr・学修⾃⼰評価システム による学⽣の学修⾃⼰管理能⼒育成の取組推進と機能改善や運⽤の整備・学修⽀援の教学システムの開発とシステムの相互連携・情報共有による教育システムの進化発展の仕組みの構築
・教学データの分析による円滑な意思決定の⽀援
・eポートフォリオによる学修成果の可視化コンソーシアムの運営

FD⽀援Gr

教育DX⽀援Gr・ FD/SDセミナー等の実施
各部局で⾏うFD/SDセミナー等の⽀援と全学対象のFD/SD
セミナーの企画・実施
・教育プロジェクト連携⽀援
各部局の特⾊のある教育プロ
ジェクトの情報収集と共有
・教職員による教育改善の⽀援
カリキュラム開発、シラバス作成、授業⽅法・評価改善、学⽣相談、キャリア指導等に関する教育改善活動の⽀援

・電⼦媒体による再利⽤性の⾼い教材の作成⽀援，収集のための基盤整備
・学習者と双⽅向性の⾼い講義の実現のための環境整備
・Moodleをはじめ多様な学習⽀援システムの活⽤推進と効率的な教育実現のためのシステ
ム連携の促進・部局連携における新しい教育環境の提供と運営⽀援・その他、学習、教育の基盤整備に関わる業務

技術⽀援Gr・教学IR⽀援Grの⽀援、FD⽀援Grの⽀援、教育DX⽀援Grの⽀援
・関係部局と連携し、情報の共有および業務・システムの運⽤の効率化・省⼒化の⽀援■⽂科省の教育プログラム認定制度「数理・データサイエンス・AI教育」への対応。
■DX⼈材教育の⾼度化に取り組み、⾃然科学系の基礎や情報、データサイエンス・AIなどの全学共通の基礎教育を組織的・スピーディーに学⽣に■グローバル⼈材育成教育（GCE教育）を推進。
提供。
■グローバルコンピテンシー（GCE）獲得のための仕組み作り、獲得状況を定量的に計る⽅法の構築に加え、コロナ禍における社会情勢の変化に対応することで、従前のコンピテンシー獲得で⾜りない点や新たなグローバル⼈材育成教育にどう取り組むべき 9かを検討。（GCE1.0からGCE2.0へ。）

数理・DS・AI教育推進室
GCE教育推進室
教育⽀援課

教学関連システムの相関図
l ポートフォリオを活⽤した情報共有と可視化による内部質保証l 教員と学⽣の相互認識・相互理解に基づいた教育改善の取り組み

PlannA

教方 育内
法 容の とAc 見直
tio しシラバス
システム

Check
教員

学修自己評価システム

教員用eポートフォリオ

2023/12/15

Checkコース
ポートフォリオ• 成績分析
• 学生自己評価分析• 達成目標の見直し• 学生の学修成果の確認• 教育効果の評価

教員の し画 直計 見修 と学 定 ion
策 ct• 授業概要＆計画• DPとCPに基づく授業の位置付け• 授業の到達目標と評価基準の設定

Do

学習管理
システム

Moodle

学⽣・教員

学⽣・
教員

教務情報システム

学生用eポートフォリオ• 学習目標の設定• 成績達成度の自己評価• 履歴• 学習の振り返り• 正課・正課外の記録• 授業アンケート• TOEICスコア入力• 大学院研究計画・報告• シラバスと連携した教育情報の共有• 教育計画の実践を裏付ける学修成果物の蓄積• 時間内外学修教材の提供

10

情報⽀援サイクル*に基づくIR業務*Howard-McLaughlinが指摘

2022/01/12
学習教育センター
教授 ⼤⽯哲也

概要主な作業•••••

課題・ニーズの特定データの収集・蓄積

データの再構築・分析

データの報告意思決定

⼤学執⾏部等

事務局等

IR担当者

IR担当者

⼤学執⾏部等

何が問題か誰が何を知りたいか
誰を動かしたいか
何を変えたいか•執⾏部やその他ス
テークホルダーへ
ヒアリング•••

どんなデータが存在しているか
どんなデータを使うことができるか•事務局へのヒアリ
ング
データの形態の把
握•

•
•

•

データのクレンジ
ング
データの結合データの分析

•データウエアハウスの構築
分析環境の構築•

中⽴的な⽴場でデータを報告••

定例会議等で報告•

報告内容をもとに意思決定
次の課題・ニーズへつなげる

意思決定に資する
助⾔

このサイクルを繰り返す
2023/12/15

AXIES2023 オープンソース技術部会

11

初期状態
(2)
サーバ ・・ サーバ
1n*ETLサーバ(3-1)(1)
ストレージ直接アクセスできない
サーバ
* n≧1

ストレージ

(4-3)

ETL
ツール
(4-1)

共有サーバ

(5)

(4-4)

(3-2)

サーバ ・・
n+1 **サーバm ***直接アクセスできるサーバ** n≧1 *** m≧n+1

R
(4-2)

(6)
(4-5)

Latex

意思決定者

⼊⼒
出⼒参照

データ提供者
2023/12/15

AXIES2023 オープンソース技術部会

12

将来
ETLサーバ
サーバ ・・ サーバ
1n*

(2-1)
(1)

(3-2)

ストレージ

直接アクセスできない
サーバ
* n≧1

ETL
ツール
(3-1)

データレイク
サーバ

(4-1)

R

(2-2)

サーバ ・・
n+1 **サーバm ***直接アクセスできるサーバ** n≧1 *** m≧n+1

(4-3)
(4-2)

(6-1)
(4-4)

Latex

意思決定者
(6-2)
データ提供者可視化ツールサーバ

⼊⼒出⼒参照AXIES2023 オープンソース技術部会

13

ビジネスインテリジェンス データウェアハウス

サーバ
2023/12/15

(5)

DB

⾔葉の説明データウェアハウス
意思決定のため、主題別に編成され、統合され、時系列で、削除や更新しないデータの集合体→ 綺麗にしたデータを提供する場所
出典: フリー百科事典『ウィキペディア』
2023/12/15

AXIES2023 オープンソース技術部会

14

⾔葉の説明ビジネスインテリジェンス
事業上の意思決定のために情報を分析して得られる知⾒およびそれを得る機構→ 可視化ツール等

出典: フリー百科事典『ウィキペディア』
2023/12/15

AXIES2023 オープンソース技術部会

15

現状
ETLサーバ
サーバ ・・ サーバ
1n*

(2-1)
(1)

(3-3)

ストレージ直接アクセスできない
サーバ
* n≧1

データレイク
サーバ

ETL
ツール
(3-1)

(2-2)

サーバ ・・
n+1 **サーバm ***直接アクセスできるサーバ** n≧1 *** m≧n+1R

(3-4)
(3-2)

(4)
(3-5)

Latex

意思決定者

⼊⼒
出⼒参照

データ提供者
2023/12/15

AXIES2023 オープンソース技術部会16九州⼯業⼤学のデータレイクとにかくデータを溜め込む→ 本来のデータレイクの機能綺麗にしたデータを提供する→ データウェアハウスの機能可視化したデータを提供する→ ビジネスインテリジェンスの機能
システム連携の橋渡し→ 中間サーバとしての機能
2023/12/15

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17アクセス権限の制御⼈によってアクセスできる領域を分けたい• データ提供者がアクセスできる領域• 綺麗にしたデータを提供する領域• 可視化したデータを提供する領域• 連携データを提供する領域
・・・
IR担当者は全領域にアクセスできる
2023/12/15

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条件を満たすサービス
Nextcloud• クライアント・サーバ型のソフトウェア（オンラインストレージの作成と使⽤）• フリーかつオープンソース• プライベートサーバにインストールして利⽤可
出典: フリー百科事典『ウィキペディア』
2023/12/15

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Nextcloudの特徴• ファイルは通常のディレクトリ構造で保存• WebDAVを介してアクセス可能• ファイルは転送時に暗号化• 保存されているファイルもオプションで暗号化• デスクトップクライアントまたはモバイルクライアントによってローカルのファイルと同期可
出典: フリー百科事典『ウィキペディア』
2023/12/15

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Nextcloudの特徴• OpenIDまたはLDAPを介してユーザーとグループの管理可能• ユーザーとグループの間の読み書き権限を定義してファイルを共有可• ファイルに対する⾏動の記録や、ファイルアクセスルールに基づいてファイルへのアクセスを禁⽌することも可能
出典: フリー百科事典『ウィキペディア』
2023/12/15

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運⽤例
運⽤済み
• 成績分布の提供の⾃動化
今後運⽤予定• 退学状況に関する資料の提供の⾃動化• Moodleログの分析（Learning Analytics）• 教務システム連携

2023/12/15

AXIES2023 オープンソース技術部会

22まとめ• 九州⼯業⼤学ではデータレイクがなかった• データレイクとしてNextcloudを採⽤• 今後、利⽤範囲を拡⼤

2023/12/15

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